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Esercitazioni dei casi di utilizzo

Esercitazioni dei casi di utilizzo

Utilizza le esercitazioni dei casi di utilizzo per sperimentare uno o più casi di utilizzo che si combinano per dimostrare come puoi implementare una soluzione con Cloud Pak for Data. I tutorial seguono la storia di Golden Bank, un fornitore di mutui leader che deve risolvere le sfide dell'accesso ai dati, della qualità dei dati, della governance dei dati e della gestione dei dati e dei cicli di vita dell'IA.

Nota:

Se si desidera apprendere come completare un'attività specifica, ad esempio perfezionare i dati o creare un modello, prendere in considerazione l'utilizzo delle esercitazioni di avvio rapido. Le esercitazioni di avvio rapido consentono di apprendere rapidamente come eseguire un'attività specifica o una serie di attività correlate.

Le esercitazioni dei casi di utilizzo sono categorizzate per tipo:

Esercitazioni di Data Fabric

Un data fabric è un'architettura che fornisce un modo sicuro e coerente per accedere ai dati da origini diverse e una serie di strumenti integrati in modo che la tua organizzazione possa collaborare in modo efficace per utilizzare i tuoi dati per migliorare il tuo business.

Il fabric di dati è suddiviso in quattro casi di utilizzo che rappresentano ciascuno un determinato obiettivo. Su IBM Cloud Pak for Data, i servizi forniscono funzioni e strumenti. Ogni caso di utilizzo richiede una o più istanze del servizio. Alcuni servizi sono inclusi in più casi di utilizzo.

Le esercitazioni sono raggruppate per caso d'uso. È possibile iniziare con qualsiasi caso d'uso. Ogni gruppo di esercitazioni è basato su un progetto di esempio che contiene le risorse necessarie per completare le esercitazioni. I progetti di esempio vengono importati dall'hub di risorse.

Le tag per ciascuna esercitazione descrivono il livello di esperienza (, o ), la quantità di codifica richiesta ( o ) e se l'esercitazione è una continuazione () di una o più altre esercitazioni che è necessario completare per prime.

Integrazione dati

Fornire l'accesso a tutti i dati, senza spostarli.

Scenario: Golden Bank ha bisogno di una pipeline di dati che fornisca dati concisi, pre - elaborati e aggiornati su tutti i richiedenti di mutui, in modo che i creditori possano prendere decisioni.

Fare clic su un'esercitazione per questo caso di utilizzo per iniziare:

Governance dei dati

Fornire l'accesso a tutti i dati, senza spostarli.

Scenario: Golden Bank ha bisogno di una pipeline di dati che fornisca dati concisi, pre - elaborati e aggiornati su tutti i richiedenti di mutui, in modo che i creditori possano prendere decisioni.

Fare clic su un'esercitazione per questo caso di utilizzo per iniziare:

Master Data Management

Fornisci un'unica vista affidabile a 360 gradi dei dati.

Scenario: Golden Bank desidera eseguire una campagna per offrire tassi ipotecari più bassi. Come ingegnere dei dati, è necessario utilizzare IBM Match 360 per configurare, mappare e modellare i dati per una vista a 360 gradi del cliente.

Fare clic su un'esercitazione per questo caso di utilizzo per iniziare:

Crea e gestisci esercitazioni AI

Questi casi di utilizzo di Cloud Pak for Data coprono gli strumenti per creare e gestire l'AI. È possibile iniziare con qualsiasi caso d'uso. Ogni gruppo di esercitazioni è basato su un progetto di esempio che contiene le risorse necessarie per completare le esercitazioni. I progetti di esempio vengono importati dall'hub di risorse.

Le tag per ciascuna esercitazione descrivono il livello di esperienza (, o ), la quantità di codifica richiesta ( o ) e se l'esercitazione è una continuazione () di una o più altre esercitazioni che è necessario completare per prime.

Governance dell'AI

Creare, rendere operativi e gestire l'intelligenza artificiale.

Scenario: Golden Bank necessita di un modello che identifichi se i clienti si qualificano per i mutui per ridurre i costi di elaborazione delle applicazioni della banca.

Fare clic su un'esercitazione per questo caso di utilizzo per iniziare:

Data Science e MLOps

Creare, distribuire e monitorare i modelli.

Scenario: Golden Bank deve automatizzare una pipeline di dati che fornisce dati aggiornati su tutti i richiedenti di mutui, che i prestiti possono utilizzare per il processo decisionale.

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Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni